错误：第924行：字符9：运行时错误：引用绑定到类型为'int'stl_vector.h的空指针

问题描述

我正在尝试解决leetcode问题maximum profit scheduling。我认为我的逻辑上没有错误，但我不明白为什么会收到上述错误，我花了很多时间试图理解该错误，我已经在本地运行了此错误，但遇到了段错误但是我无法发现我的代码中任何数据结构的界限。我在下面附上代码片段。请帮助我理解我的错误。

 class Solution {
 public:
 typedef pair<pair<int,int>,int> ppi;
 static bool comparator(ppi a,ppi b)
{
    if(a.first.second<b.first.second)
        return true;
    if(a.first.second==b.first.second)
        return a.second<b.second;
    return false;
}
int jobScheduling(vector<int>& startTime,vector<int>& endTime,vector<int>& profit) {
    if(startTime.size()==0) return 0;
    int n=profit.size();
    vector<ppi> in;
    vector<int> dp(0,n);
    int i=0,j=0;
    for(i=0;i<n;i++)
    {dp[i]=profit[i];
    }
     for(i=0;i<n;i++)
    {in.push_back({{startTime[i],endTime[i]},profit[i]});
    }

  sort(in.begin(),in.end(),comparator);
   for(i=1;i<n;i++)
    {
        for(j=i-1;j>=0;j--)
        {
            if(in[j].first.second<=in[i].first.first)
            { dp[i]=max(in[i].second+dp[j],dp[i-1]);
              break;
            }
         
        }
        dp[i]=max(dp[i],dp[i-1]);
    }
    
    return dp[n-1];  
   }
};

解决方法

这将通过map传递O（N Log N）运行时和O（N）空间，

// The following block might trivially improve the exec time;
// Can be removed;
static const auto __optimize__ = []() {
    std::ios::sync_with_stdio(false);
    std::cin.tie(NULL);
    std::cout.tie(NULL);
    return 0;
}();

// Most of headers are already included;
// Can be removed;
#include <cstdint>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <map>
#include <iterator>

const static struct Solution {
    using SizeType = std::int_fast32_t;
    static int jobScheduling(
        const std::vector<int>& start_times,const std::vector<int>& end_times,const std::vector<int>& profits
    ) {
        const SizeType start_length = std::size(start_times);
        std::vector<std::vector<SizeType>> jobs;

        for (SizeType index = 0; index < start_length; index++) {
            jobs.emplace_back(std::vector<SizeType> {
                end_times[index],start_times[index],profits[index]
            });
        }

        std::sort(std::begin(jobs),std::end(jobs));
        map<SizeType,SizeType> job_profit_map = {{0,0}};

        for (const auto& job : jobs) {
            const SizeType curr = std::prev(job_profit_map.upper_bound(job[1]))->second + job[2];

            if (curr > std::rbegin(job_profit_map)->second) {
                job_profit_map[job[0]] = curr;
            }
        }

        return std::rbegin(job_profit_map)->second;
    }
};

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参考文献

• 有关其他详细信息，请参见Sagemaker TensorFlow estimators documentation，在这里您可以找到许多具有各种Discussion Board且已被广泛接受的解决方案，包括低复杂度算法和渐近languages / {{ 3}}分析^{runtime，memory} 。